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摘要:
本文采用主成分分析方法,对太湖湖区的水质站网数据进行了定量化研究,挖掘出对于表征水质状况的主成分变量贡献较大的水质指标, 并分析了影响水质的主要原因和各个主成分的环境意义,最终求得主成分的综合得分并进行分级排序,结果表明:前四个主成分已经可以综合90%以上的因子信息,完全可以取代11个指标因子进行综合分析太湖湖区的水质状况.说明主成分分析方法克服了多维指标难以综合分析的缺陷,可能是未来水质综合分析的一种重要方法之一.
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文献信息
篇名 太湖水质站网数据的主成分分析应用
来源期刊 地球信息科学 学科 地球科学
关键词 主成分分析 水质指标 综合分析
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 区域环境系统分析
研究方向 页码范围 142-146
页数 5页 分类号 P3
字数 2971字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1560-8999.2008.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁贤荣 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 54 694 13.0 24.0
2 程立刚 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 11 49 4.0 6.0
3 周雪丽 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
水质指标
综合分析
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期刊影响力
地球信息科学学报
月刊
1560-8999
11-5809/P
大16开
北京大屯路甲11号
82-919
1996
chi
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